Интеллектуальная система управления ТВВД с оптимизацией удельного расхода топлива тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Бадамшин, Булат Ильдарович

• Бадамшин, Булат Ильдарович
• кандидат технических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат технических наук Бадамшин, Булат Ильдарович

Принятые обозначения и сокращения.

Введение.

Глава 1 Анализ проблем разработки САУ ТВВД оптимальной по удельному расходу топлива.

1.1 Турбовинтовентиляторный двигатель как объект управления.

1.1.1 Принцип работы, управляемые и управляющие параметры двигателя

1.1.2 Математическое описание ТВВД.

1.2. Методы управления ТВВД.

1.3 Методы оптимизации.

1.4 Обучающиеся системы.

1.5 Методы синтеза САУ.

1.6 Методы решения задачи оптимизации удельного расхода топлива ТВВД.

1.7 Постановка задачи оптимизации удельного расхода топлива ТВВД и задач исследования.

1.7.1 Анализ структуры САУ ТВВД.

1.7.2 Подход к решению задачи оптимизации.

1.7.3 Постановка задачи.

Глава 2 Метод оптимизации удельного расхода топлива ТВВД.

2.1 Алгоритм задачи оптимизации.

2.1.1 Разработка общей структуры алгоритма задачи оптимизации.

2.1.2 Оценка влияния характеристик объекта управления на параметры оптимизации.

2.2 Разработка метода оптимизации расхода топлива на базе генетического алгоритма.

2.2.1 Определение целевой функции.

2.2.2 Разработка алгоритма на базе метода генетических алгоритмов.

2.2.3 Разработка алгоритма настройки математической модели ТВВД.

2.3 Разработка метода оптимизации расхода топлива на базе нейронной сети.

2.3.1 Цели и задачи разрабатываемой системы на базе нейронной сети.

2.3.2 Выбор структуры разрабатываемой нейронной сети.

2.3.3 Обучение нейронной сети.

2.4 Разработка алгоритма взаимодействия подсистемы оптимизации в составе

САУ ТВВД.

Глава 3 Моделирование работы алгоритма оптимизации удельного расхода топлива ТВВД.

3.1 Область применения метода оптимизации.

3.2 Термодинамическая модель ТВВД.

3.2.1 Расчет термодинамической модели ТВВД.

3.2.2 Расчет коэффициентов влияния углов установки НА КНД и КВД на основные параметры двигателя.

3.3 Реализация имитационной модели САУ ТВВД.

3.4 Исследование результатов работы имитационной модели САУ ТВВД.

3.411 Оценка качества разработанной САУ.

3.4.2 Исследование влияния управляющих параметров на расход топлива и тягу ТВВД.

3.5 Исследование работы алгоритмов оптимизации совместно с имитационной моделью САУ ТВВД.

3.5.1 Исследование работы генетического алгоритма.

3.5.2 Формирование нейронной сети для подсистемы оптимизации.

3.5.3 Исследование работы НС.

3.6 Граничные значения управляющих параметров.

Глава 4 Численный эксперимент оптимизации расхода топлива.

4.1 Особенности программной реализации имитационной модели.

4.2 Исходные данные для эксперимента. 4.2.1 Характеристики компрессоров низкого и высокого давления ТВВД 131 4.2.2 Результаты термодинамического расчета ТВВД.

4.3 Экспериментальные зависимости удельного расхода топлива от частот вращения винтов, углов установки направляющих аппаратов.

4.3.1 Экспериментальные зависимости, полученные при изменении частот вращения винтов ВВ.

4.3.2 Экспериментальные зависимости, полученные при изменении углов установки НА КНД и КВД.

4.4 Анализ полученных результатов.

4.5 Особенности программной реализации подсистемы оптимизации в составе

ЭСУ ТВВД.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Интеллектуальная система управления ТВВД с оптимизацией удельного расхода топлива»

Актуальность работы. Проблема топливной эффективности и вытекающие отсюда задачи обеспечения экономичности и экологичности авиационного двигателя являются актуальными для современных летательных аппаратов (ЛА). Так как большинство силовых установок современного летательного аппарата являются многодвигательными, то даже незначительное повышение экономичности работы каждого из двигателей и связанная с этим экономия топлива могут улучшить характеристики летательного аппарата по дальности полета, снизить эксплуатационные затраты и уменьшить выброс вредных продуктов сгорания авиационного топлива в атмосферу. Решение вопросов оптимального управления ТВВД как сложного динамического объекта представлены в работах В. Ю. Рут-ковского, А. А. Шевякова, Ю. М. Гусева, Ю. С. Кабальнова, Б. Г. Ильясова, О. Д. Лянцева, В: Г. Крымского, Г. Г. Куликова, В. И. Васильева, В. Н. Ефанова [1, 2, 3, 4]. В диссертации предлагается решение задачи снижения удельного расхода топлива ТВВД на основе построения подсистемы оптимизации в составе САУ с использованием методов интеллектуального управления.

В качестве объекта управления рассматривается один ТВВД, который как объект управления представляется динамическими звеньями газогенератора (ГГ) и винтовентилятора (ВВ). ТВВД представляет собой многосвязный объект, то есть изменение входной величины ведет за собой изменение множество внутренних параметров объекта, которые, в конечном счете, влияют на значение выходных величин. Также особенностью объекта управления является то, что он работает в условиях неопределенности. Источником неопределенности является неопределенный характер внешних воздействий на объект и систему в целом.

Целью работы* является повышение топливной эффективности ТВВД за счет введения подсистемы оптимизации удельного расхода топлива в систему управления двигателем на основе интеллектуальных методов.

Для достижения поставленной цели ставятся следующие задачи.

1. Разработка алгоритма оптимизации удельного расхода топлива ТВВД.

2. Разработка структуры подсистемы оптимизации САУ ТВВД.

3. Разработка метода оптимизации удельного расхода топлива ТВВД на основе генетических алгоритмов и нейронных сетей.

4. Разработка метода настройки параметров математической модели ТВВД по реальным данным, получаемым в полете.

Научная новизна заключается в том, что впервые:

1. Предложен метод оптимизации удельного расхода топлива ТВВД, основанный на двухэтапном подходе с применением генетических алгоритмов и нейронных сетей, который позволяет обеспечить снижение удельного расхода топлива за счет оптимизации программ регулирования как частот вращения винтов винтовентилятора, так и углов установки входных направляющих аппаратов.

2. Предложен модернизированный метод генетических алгоритмов для. решения задачи оптимизации удельного расхода топлива на первом этапе.

3. Предложен метод настройки параметров математической модели ТВВД на основе генетических алгоритмов по реальным данным, получаемым в полете.

Практическая ценность. По результатам выполненных работ разработаны:

1. Алгоритмы работы подсистемы оптимизации удельного расхода топлива в системе управления двигателем. За счет асинхронного изменения частот вращения винтов винтовентилятора и за счет открытия направляющих аппаратов компрессора двигателя достигается снижение удельного расхода топлива.

2. Метод разработки и программной реализации алгоритмов оптимизации удельного расхода топлива в САУ ТВВД на основе интеллектуальных методов управления для практического применения.

3. Структура подсистемы оптимизации, которая введена в состав базовой САУ ТВВД на программном уровне, без внесения изменений в аппаратную часть.

4. Результаты диссертационной работы используются на ФГУП УНПП «Молния».

На защиту выносятся:

1. Структура подсистемы оптимизации САУ ТВВД.

2. Метод оптимизации удельного расхода топлива ТВВД, основанный на двухэтапном подходе с применением генетических алгоритмов и нейронных сетей.

3. Метод настройки параметров математической модели ТВВД на основе генетических алгоритмов по реальным данным, получаемым в полете.

4. Результаты оценки практической эффективности разработанных алгоритмов.

В первой главе рассмотрена специфика объекта управления ТВВД. Произведен обзор методов оптимизации. Сделан анализ существующих подходов к синтезу САУ ГТД. Рассмотрена работа О. Д. Лянцева, посвященная синтезу САУ ТВВД оптимальной по удельному расходу топлива. Поставлена задача оптимизации.

Во второй главе предложено решение поставленной задачи оптимизации удельного расхода топлива с помощью двухэтапного метода, определено место блока оптимизации (БО) в САУ ТВВД и его влияние на работу САУ, сформирована целевая функция, разработаны алгоритмы первого и второго этапов оптимизации.

В третьей главе определена область применения предлагаемого метода оптимизации, приведены особенности разработки термодинамической модели ТВВД, показан синтез имитационной модели САУ ТВВД, проведено исследование работы алгоритмов оптимизации в составе имитационной модели и определены граничные условия управляющих параметров.

В четвертой главе рассмотрены особенности программной реализации имитационной модели САУ ТВВД, приведены исходные данные для эксперимента и экспериментальные зависимости удельного расхода топлива ТВВД от частот вращения винтов ВВ и от углов установки НА для различных условий полета, проведен анализ полученных результатов и рассмотрены особенности программной реализации блока оптимизации в составе САУ ТВВД. Автор выражает благодарность доценту О. Е. Данилину за ценные практические замечания в области проектирования интеллектуальных систем управления.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Бадамшин, Булат Ильдарович

Основные выводы и результаты работы

1. Предложен метод оптимизации удельного расхода топлива ТВВД, основанный на двухэтапномшодходе с применением генетических алгоритмов и- нейронных сетей, который »позволяет обеспечить снижение удельного расхода топлива за счет оптимизации программ? регулирования как частот вращения винтов винтовентилятора; так и углов установки направляющих аппаратов.

2: Предложен модернизированный метод генетических алгоритмов для решения задачи.оптимизации удельного расхода топлива на первом этапе.

3. Предложен метод настройки: параметров математической модели ТВВД на основе генетических алгоритмов по реальным данным, получаемым в полете.

4. Определена целевая функция задачи оптимизации удельного расхода топлива,ТВВД: Поиск минимального расхода топлива ведется при условии постоянства тяги и ограничении по коэффициенту запаса устойчивости компрессора.

5. Разработана структура подсистемы оптимизации, которая введена в состав базовой САУ ТВВД на программном уровне, без внесения изменений в аппаратную часть.

6. Предложен метод разработки и программной реализации алгоритмов оптимизации удельного расхода топлива в САУ ТВВД на основе интеллектуальных методов управления для практического применения.

7. Снижение удельного расхода топлива ТВВД достигнуто за счет оптимизации программ регулирования не только частот вращения винтов ВВ, но и углов установки НА компрессора двигателя. За счет винтов ВВ достигается снижение удельного расхода топлива на 5,5%, а за счет НА КНД достигается снижение удельного расхода топлива на 5,4% по сравнению со штатными установками для крейсерского режима полета.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Бадамшин, Булат Ильдарович, 2011 год

1. Рутковский В. Ю. Адаптивные системы управления газотурбинными двигателями летательных аппаратов / Рутковский В. Ю., Ильясов Б. Г.,. Кабальное Ю. С. и др. М.: МАИ, 1994. - 224 с.

2. Лянцев О. Д. Цифровые многосвязные САУ ГТД, оптимальные по удельному расходу топлива. Уфа: Научное издательство «Башкирская энциклопедия», 2001.-98с. :ил.

3. Кусимов С. Т. Управление динамическими системами в условиях неопределенности / Кусимов С. Т., Ильясов Б. Г., Васильев В. И., Кабальнов Ю. С. и др. Под ред. Кусимова С. Т., Ильясова Б. Г., Васильева В. И. М.: Наука, 1998. -452 с.

4. Куликов Г. Г. Динамические модели авиационных газотурбинных двигателей для создания и эксплуатации систем управления // Вестник УГАТУ.- Уфа, 2000.-№2. С. 157-165.

5. Шляхтенко С. М. Теория и расчет воздушно-реактивных-двигателей / Под ред. Шляхтенко С.М. М.: Машиностроение, 1987. — 568 с.

6. Шевяков А. А. Автоматика авиационных и ракетных силовых установок / Шевяков A.A. М.: «Машиностроение», 1970. - 660 с.

7. Стечкин Б. С. Теория реактивных двигателей. Рабочий процесс и характеристики / Под ред. академика Стечкина Б. С. М.: Государственное издательство оборонной промышленности, 1958. - 296 с.

8. Технический отчет № ИС.2007/92 Реализация кусочно-линейной динамической модели двигателя Д27 в среде N1 Lab VIEW 7.1 для стенда полунатурного моделирования (СПМ).

9. Ахмедзянов А. М. Термогазодинамические расчеты авиационных ГТД: Учеб. пособие/ Ахмедзянов А. М., Алаторцев В. П., Гумеров X. С., Тарасов Ф. Ф. Уфа: изд. УАИ, 1990. - 340 с.

10. Кофман В. М. Метод параметрической идентификации- математических моделей>ГТД на установившихся режимах работы / Кофман В. М. // Вестник-УГАТУ, Уфа, 2009, Т. 13, №" 1 (34). С. 57-65.

11. Данилин O.E. Оптимизация методами генетических алгоритмов математической модели нелинейного объекта / Данилин О. Е., Бадамшин. Б. И. // Докл. Российской научн.-техн. конф. Мавлютовские чтения: Уфа: Сборник, тру- • дов, 2006 т.2. - С.'65-70.

12. Кусимов С. Т. Проблема проектирования и развития»систем автоматического управления и контроля ГТД / Кусимов С. Т., Ильясов Б. Г.,-Васильев В. И. и др. М.: Машиностроение, 1999 - 609 с.

13. Гимадиев А. Г. Системы, автоматического регулирования ГТД: Учеб. Пособие / Гимадиев А. Г., Шахматов Е. В., Шорин В. П. Куйбыш. Авиац. ин-т. Куйбышев, 1990.-122 с.

14. Лесин В.В. Основы методов оптимизации / Лесин В.В., Лисовец Ю:П. -М.: из-воМАИ, 1995.-344 с.

15. Аттетков A.B. Методы оптимизации / Аттетков A.B., Галкин С.В., Зарубин B.C. М.: из-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2001. - 440 с.

16. Васильев В. И. Интеллектуальные системы управления с использованием нейронных сетей: Учебное пособие / Васильев В. И., Ильясов Б. Г., Валеев С. С. и др. Уфа : УГАТУ, 1997. - 92 с.

17. Фельдбаум А. А. Процессы обучения людей и автоматов / В кн. «Методы оптимизации автоматических систем»; под ред. Цыпкина Я. 3. М., 1972. - с.,113.

18. Нильсон Н. Дж. Обучающиеся машины / Нильсон Н. Дж., пер. с англ. -М.: Мир, 1967. 180 с.

19. Цыпкин Я. 3. Адаптация и обучение в автоматических системах / Цыпкин Я. 3. М.: Наука, 1968. - 400 с.

20. Цыпкин Я, 3. Основы теории обучающихся систем / Цыпкин Я. 3. -М.: Наука, 1970:-252 с.

21. Горелик А. Л. Некоторые вопросы построения систем распознавания объектов и явлений / Горелик А. Л., Скрипкин В. А. М.: Наука, 1974. - 301 с.28. www.GandC.narod.ru/amlahx (Copyright (С) 2003-2004 Владимир Груздев).

22. Бесекерский В. А. Теория систем автоматического управления / Бесе-керский В.А., Попов В:И. Изд. 4-е, перераб. и доп. - СПб, Изд-во «Профессия», 2003.-752 с.

23. Солодовников В. В. Теория автоматического регулирования// Под. Ред. Солодовникова В.В. М.: Машиностроение, 1967. - 768 с.

24. Гусев Ю. М. Решение задачи оптимизации удельного расхода топлива ТВВД на основе интеллектуальных методов управления и анализ полученных результатов. / Гусев Ю. М., Данилин О. Е., Бадамшин Б. И. // Вестник УГАТУ, Уфа, 2010, Т. 14, № 2 (37). С. 136-145.

25. Ахмедзянов А. М'. Проектирование авиационных ГТД: Учеб. пособие/ Ахмедзянов А. М.,( АлаторцевВ. П., Гумеров X. С., Рыжов А.А., Сахабетдтнов М.А. Уфа: изд. УАИ, 1990.-227 с.

26. Куликов Г. Г. Марковские модели сложных динамических систем: идентификация, моделирование и контроль состояния / Куликов Г. Г., Флеминг П. Дж., Брейкин.Т. В. и др. Уфа: УГАТУ, 1998. - 104 с.

27. Куликов^ Г. Г. Интеллектуальные информационные системы: Учеб. Пособие / Куликов Г. Г., Брейкин Т. В., Арьков В. Ю. Уфа: УГАТУ, 1999* 129 с.

28. Федюкин В. Распределенная архитектура перспективных встроенных систем управления / Федюкин В., Бондарев Л., Клепиков В. Электроника: Наука, Технология, Бизнес 6/2007. С. 60-65.

29. Добрянский Г. В. Динамика авиационных ГТД / Добрянский Г. В., Мартьянова Т. С. М.: Машиностроение, 1989, - 240 с.

30. Шевченко П. А. Архитектура нейропроцессора NeuroMatrix- 6403 / Шевченко П'.А., Фомин Д.В., Черников?В*.М., Виксне П.Е. //Пятая Всероссийская конференция «Нейрокомпьютеры и их применение». Сборник докладов. Москва. 17-19 февраля 1999. С.70-90.

31. Виксне П. Е. Однокристальный цифровой нейропроцессор с переменной разрядность операндов / Виксне П. Е., Фомин Д. В., Черников- В. М. //Известия ВУЗов. Приборостроение. 1996, №7. С.13-21.

32. Федоренко Р. П. Приближенное решение задач оптимального управления / Федоренко Р. П. М.: Наука, 1978. - 488 с.

33. Квакернак X. Линейные оптимальные системы управления / Квакер-нак X., Сиван Р.: Пер. с англ. М.: Мир, 1977. - 650 с.

34. Александровская Л. Н.Теоретические основы испытаний и экспериментальная отработка сложных технических систем: Учебное пособие. / Александровская Л. Н., Круглов В. И., Кузнецов А. Г. и др М.: Логос, 2003. - 736 е.: ил.

35. Зрелов В. А. Отечественные газотурбинные двигатели. Основные параметры и конструктивные схемы: Учеб. Пособие. / Зрелов В. А. М.: ОАО «Издательство «Машиностроение», 2005. - 336 е.: ил.

36. Васильев В.И. Интеллектуальные системы управления с использованием генетических алгоритмов: Учебное пособие / Васильев В: И. — Уфа : УГА-ТУ, 1999 .— 105с. : ил.

37. Джеффри Тревис. Lab View для всех / Джеффри Тревис: Пер. с англ. Клушин Н. А. М.: ДМК Пресс; ПриборКомплект, 2004. - 544 с.

38. Бутырин П. А. Автоматизация физических исследований и эксперимента: компьютерные измерения и виртуальные приборы на основе LabView 7 / Под. ред. Бутырина П. А. М.: ДМК Пресс, 2005. - 264 с.

39. Суранов А. Я. LabView 7: справочник по функциям / Суранов А. Я. — М.: ДМК Пресс, 2005. 512 с.

40. Батоврин В. К. Lab VIEW: практикум по основам измерительных технологий: Учебное пособие для вузов / Батоврин В. К., Бессонов А. С., Мошкин В. В., Папуловский В. Ф. М.: ДМК Пресс, 2005. - 208 е.: ил.

41. Черкасов Б. А. Автоматика и регулирование воздушно-реактивных двигателей: Учеб. для вузов по спец."Авиационные двигатели" / Черкасов Б. А. 3-е изд., перераб. и доп. М. : Машиностроение, 1988 .— 360 С. : ил.